[Python/파이썬] Numpy log() 함수, 로그 함수 사용 방법

Numpy의 `log()` 함수는 주어진 배열의 요소에 대한 자연 로그를 계산합니다. 자연 로그는 밑(base)이 자연상수 e(약 2.71828)인 로그를 의미합니다. 이 함수를 사용하여 로그를 계산하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

예제 1: 1차원 배열에 대한 로그 계산

가장 간단한 경우는 1차원 배열에 대한 로그를 계산하는 것입니다. 아래 예제에서는 이를 확인할 수 있습니다.

import numpy as np

# 1차원 Numpy 배열 생성
my_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 로그 계산
result = np.log(my_array)

print(result)

위의 코드에서는 `log()` 함수를 사용하여 1차원 Numpy 배열 `my_array`의 각 요소에 대한 자연 로그를 계산합니다.

예제 2: 다차원 배열에 대한 로그 계산

다차원 배열도 마찬가지로 `log()` 함수를 사용하여 로그를 계산할 수 있습니다. 아래 예제에서는 다차원 배열에 대한 로그를 계산하는 방법을 살펴봅니다.

import numpy as np

# 다차원 Numpy 배열 생성
my_array = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# 로그 계산
result = np.log(my_array)

print(result)

위의 코드에서는 다차원 Numpy 배열에 대한 로그를 계산합니다. `log()` 함수는 각 요소에 대한 자연 로그를 계산하여 반환합니다.